Festo, empresa líder mundial en técnicas de automatización y capacitación industrial, presentó diferentes y renovadoras posibilidades de automatización de válvulas de proceso utilizando la inteligencia artificial y la digitalización.
La automatización de válvulas de proceso es una práctica implementada desde hace mucho tiempo. Dependiendo de los requisitos de la industria y de la aplicación, se utilizan actuadores eléctricos o neumáticos.
Al utilizar tecnología neumática, los actuadores pueden comandarse mediante válvulas individuales o con terminales de válvulas. Ambos conceptos tienen ventajas que pueden utilizarse con un propósito específico.
Las válvulas individuales son preferibles al automatizar grandes sistemas, generalmente con electroválvulas montadas de forma directa sobre el actuador.
Los terminales de válvulas son dispositivos que agrupan electroválvulas neumáticas, incluso pueden incorporar un controlador o nodo de comunicación (bus de campo) y módulos electrónicos de entrada/salida. Estos presentan varias ventajas, como diseño compacto y la posibilidad de incluir funciones adicionales, ahorro de salidas digitales y capacidades de diagnóstico del dispositivo y del proceso.
La digitalización es un tema muy debatido en la actualidad, incluso en lo que respecta a la tecnología de actuadores para válvulas de proceso. Así mismo, comienzan a aparecer en la industria los primeros casos de Inteligencia Artificial (IA) aplicacada a la Automatización de Procesos continuos.
La digitalización abre oportunidades completamente nuevas que pueden contribuir al ahorro en las fases del ciclo de vida de un sistema. Un componente destacado en este sentido, es el terminal digital Festo VTEM.
En los últimos años se consolidaron en el mercado dispositivos que permiten utilizar una amplia variedad de funciones en una plataforma de hardware estandarizado (HW), un ejemplo destacado es el smartphone. Este concepto de separar el HW y el software de usuario – las Apps – se aplicó para el VTEM, rebautizándolas como Motion Apps.
Además se equipó al terminal con sensores adicionales, integrando así mecánica, electrónica y software. Esto permite implementar hasta 50 aplicaciones neumáticas diferentes en un hardware estándar a través de las aplicaciones, eliminando la contradicción entre estandarización y flexibilidad.
Volviendo a la automatización de válvulas de proceso, permite entre otras cosas la detección de la posición final, eliminando la necesidad de limit switchs tradicionales o cajas de sensores para la detección del estado abierto/cerrado de la válvula.
Control de actuadores neumáticos: nuevas posibilidades con IA
Existen varias posibilidades para el control propocional de actuadores neumáticos. El actuador lineal Festo DFPI puede integrar el posicionador dentro del propio actuador, u opcionalmente montarse el posicionador de manera externa al mismo.
La variante a utilizar dependerá de los requisitos operativos, como necesidades de mantenimiento o utilización de posicionadores externos de marcas homologadas en la planta. Gracias al sistema de medición de recorrido integrado del actuador DFPI, no se necesitan accesorios externos para la detección de posición. Esto reduce significativamente los costos de puesta en marcha y mantenimiento, especialmente en aplicaciones con condiciones ambientales extremas.
IA para anticiparse a problemas potenciales
La digitalización aplicada a la tecnología de actuadores permite implementar algoritmos de aprendizaje autónomos de forma descentralizada. La monitorización de las características del actuador, como presión en las cámaras, velocidad de desplazamiento y su correlación temporal, no sólo permite analizar los parámetros del actuador, sino que también permite detectar anomalías en el proceso a controlar. Por un lado, esto forma la base para implementar conceptos de mantenimiento predictivo. Y por otro, los análisis de datos se pueden utilizar para determinar el potencial de optimización del proceso de producción.
Una ventaja particular es que las anomalías se pueden detectar sin programación adicional en el controlador, estos los algoritmos “aprenden“ en base a una base de datos que representa la producción normal, lo que les permite detectar de forma independiente desviaciones en el proceso de producción o en el rendimiento de los actuadores. De este modo, se pueden detectar problemas inminentes en una etapa temprana y evitar tiempos de parada no planificados causados por fallas.